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期刊信息/Journal information
中国铁道科学
中国铁道科学研究院
中国铁道科学

中国铁道科学研究院

阳建鸣

双月刊

1001-4632

zgtdkx@rails.cn

010-51849013；51849003

100081

北京海淀区大柳树路2号

中国铁道科学/Journal China Railway ScienceCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>> 《中国铁道科学》是由我国著名科学家茅以升先生于1979年亲自创刊、中华人民共和国铁道部主管、中国铁道科学研究院主办的综合性学术刊物，面向国内外公开发行。 办刊宗旨：服务中国铁路和城市轨道交通现代化建设，促进高水平学术研究与交流，展示先进的基础理论研究和科技创新成果，培养高层次科技创新人才。 特 色：科学、严谨、务实、求是 刊载内容：铁路及城市轨道交通运输领域关于土木工程、机车车辆、通信信号、信息技术、运输组织、材料与工 艺、环境保护、安全技术等学科的最新科学基础理论研究、科学试验、重点工程技术、产品研发等方面的优秀学术论文。 主要栏目：科学论文、博士学位论文摘要、成果简报、科技信息
正式出版
收录年代

    基于IBTM-TMW的信号设备故障文本聚类方法

    杨妮张友鹏左静赵斌...
    194-201页
    查看更多>>摘要：针对信号设备故障文本数据存在的长度短、专业性强及难以智能化再利用等问题,提出基于改进的词对主题模型和词向量融合(IBTM-TMW)的信号设备故障文本聚类方法.首先,为减少数据噪音,提升数据质量,在数据预处理过程中引入自建词典和保留动名词处理;其次,在词对的吉布斯采样建模过程中引入词的差异性重要度作为加权因素,利用改进的词对主题模型(IBTM)提升文本主题特征的学习能力,并将词频-改进逆文档频率权重(TF-MIDF)嵌入到Word2vec词向量的生成过程,将词的文本重要性与Word2vec词向量融合,完善文本词特征向量的表示;最后,通过融合文本主题特征向量和词特征向量,增强文本特征的表示能力,并采用K-means++算法进行故障聚类分析.结果表明:同一试验数据集下,所提方法生成的文本特征向量明显优于其他传统模型,其诊断精度达到89.9％,高于K-means,GMM,AGNES和BIRCH等聚类模型(诊断精度分别为78.3％,68.1％,87.9％和81.7％).该方法可增强故障文本特征与类别间关联关系的识别能力,为基于文本数据驱动的故障诊断提供参考.

    故障诊断主题模型词向量权重文本聚类

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    高速列车无线网络自适应滑模容错控制研究

    刘洋李帅李常贤
    202-211页
    查看更多>>摘要：为消除高速列车无线网络控制过程中网络时延和执行器故障对控制性能的叠加影响,对高速列车无线网络进行容错控制研究.首先,搭建列车无线网络控制试验台采集时延数据,采用卷积神经网络(CNN)提取时延数据的空间特征,并利用改进粒子群算法(IPSO)优化门控循环单元(GRU)以提高预测精度;其次,通过反向传播神经网络(BPNN)学习故障状态下的列车参数,对列车牵引/制动执行器进行健康诊断;最后,设计自适应滑模容错控制器对时延和执行器故障进行补偿.结果表明:与PSO-LSTM预测模型相比,IPSO-CNN-GRU模型具有更高的预测精度,其最大、最小和平均预测相对误差分别降低94.15％,17.24％和74.39％;在网络时延和执行器故障条件下,所提模型相较于RBF神经网络和反演控制,其速度跟踪平均绝对误差、均方误差和标准差的值均降低近95％.该模型能够精确地预测网络时延,可确保在各种操作条件下列车的平稳运行.

    列车运行控制高速列车自适应滑模容错控制健康诊断改进的粒子群算法

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    高速铁路旅客站内无源定位框架研究

    戴智丞李得伟郭佳
    212-223页
    查看更多>>摘要：针对既有室内空间无源定位方法存在高度依赖蓝牙等外部设备而产生的成本高、精度有限的问题,提出一种组合改进图像检索和基于词袋树的运动恢复结构算法的站内定位框架.首先,根据站内不同区域的图像局部特征分布统计结果,将存在空间相关的图像集进行聚类,形成图像词袋树;其次,通过剪枝及合并计算操作精简树形结构,并针对不同站内区域对应的分枝图像集选择改进分层式运动恢复结构算法,进行站内空间的三维重建,得到空间三维点云;最后,输入旅客视角图像,基于局部敏感哈希编码的DenseNet网络图像检索算法得到视图相似图像,计算其与三维点云空间映射关系,并输出旅客位置坐标.选取衡水北站进行案例验证,结果表明:构建的站内定位框架具有更强的三维重建能力、低误差和高效率,与实际坐标误差保持在1％以下,检索效率提高3.21％～5.61％.该站内定位框架可为高铁客站旅客出行服务质量和运输效能提升提供有效的架构指导和技术支撑.

    高速铁路客站空间无源定位站内定位框架深度卷积神经网络运动恢复结构图像检索

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    基于旅客多维出行需求的列车开行方案与票价联合优化方法

    孙国锋景云李和壁朱卯午...
    224-235页
    查看更多>>摘要：为在客运服务产品设计时更好地满足旅客多样化的出行需求,定义旅客多维出行需求为"在OD需求基础上,进一步融合旅客对时间与经济性方面的个性化需求";在高铁企业客票收入不减少的前提下,以旅客的票价成本、旅行时间成本和出发时间偏差成本构成的广义出行成本最小化为目标,构建基于旅客多维出行需求的列车开行方案与票价联合优化模型;基于自适应大邻域搜索(ALNS)算法设计求解算法,并以徐兰高铁兰州西—西安北段为背景进行案例分析.结果表明:优化后旅客的旅行时间成本略有增加,但其票价成本、出发时间偏差成本和广义出行成本分别降低18.58％,48.10％和19.17％;相比变邻域搜索(VNS)算法和模拟退火(SA)算法,设计的ALNS算法虽然收敛速度最慢,但迭代解质量最好,求解质量分别比前2种算法提升16.62％和23.87％.该方法能满足实际生产中不同规模线路的开行方案与票价联合优化工作的需要,并为客运产品优化提供决策参考.

    高速铁路出行需求列车开行方案票价自适应大邻域搜索算法

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    《中国铁道科学》2024年(第45卷)总目次

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